图像菜单
图像处理功能
内容
模式
允许更改显示的数据集的模式，以下选项可用:
- 灰度，通过删除任何颜色信息将图像转换为灰度
- RGB颜色，将图像转换为RGB颜色空间
- HSV颜色，将图像转换为HSV(色调、饱和度、值)颜色空间
- 索引，将图像转换为索引的颜色(不实现真彩色图像）
- 8位，将数据集转换为8位格式，图像强度被缩放以保持从调整查看设置面板->显示对话框
- 16位，将数据集转换为16位格式，图像强度进行缩放，以保持原始数据集的对比度
- 32位，将数据集转换为32位格式，图像强度进行缩放，以保持原始数据集的对比度
颜色通道
使用图像的颜色通道执行一些操作
以下视频提供了一个简短的演示:
https://youtu.be/gT-c8TiLcuY
- 插入空通道……，在指定位置插入一个空通道(所有像素的强度为0)
- 复制通道……，复制一个通道到另一个位置
- 反向通道…，反转指定颜色通道的强度
- 旋转通道……，旋转指定的颜色通道
- 交换通道……，允许在彼此之间交换两个颜色通道
- 删除频道……，从数据集中删除指定的颜色通道
它也可以从颜色通道操作颜色表中视图设置面板．
对比
调整数据集的对比度。对于线性对比度拉伸，建议使用图像调整对话框显示按钮在视图设置面板．
关于图像归一化的教程可以在以下视频中找到:https://youtu.be/MmBmdGtuUdM
- 线性对比，对电流或所有切片进行线性对比度调整。然而，建议使用显示按钮视图设置面板．
- 对比度受限的自适应直方图均衡化， CLAHE对比度均衡。CLAHE操作图像中的小区域(称为tiles)，而不是整个图像。每个贴图的对比度都被增强，这样输出区域的直方图就近似地与“Distribution”参数指定的直方图相匹配。然后使用双线性插值将相邻的贴图组合起来，以消除人工诱导的边界。对比度，特别是在均匀区域，可以被限制，以避免放大图像中可能存在的任何噪声。详细信息见Matlab函数文档adapthisteq．
- 正常化层，切片之间图像强度的归一化。A)计算整个数据集的平均强度和标准偏差(std);B)计算每个图像的平均强度和标准偏差;C)基于图像和整个数据集的均值之间的差来移动每个图像，加上基于整个数据集和每个图像的标准差之间的比率来拉伸它。对于4D数据集，也可以通过时间维度进行归一化。
- Normalize layers based on蒙版区域，本质上类似于正常化层模式，除了所有值都是从蒙面区域计算。
- 基于蒙面背景的标准化，使用应该被遮罩的背景区域来使切片之间的图像强度归一化。A)计算整个数据集蒙面区域的平均强度;B)计算每个图像蒙版区域的平均强度;C)基于图像和整个数据集的均值之间的差异来移动每个图像
转换图像
反转图像强度，快捷方式Ctrl +我．
以下视频提供了一个简短的演示:https://youtu.be/1DG2w5XYA18
- 片(2 d)显示，只反转数据集当前显示的切片
- 当前堆栈(3 d)，反转数据集的当前堆栈
- 完成卷(4 d)，反转完整的数据集
形态学操作
本节包含可以应用于图像的形态操作的数量。处理后的图像也可以从现有的图像中添加或减去(参见对结果的附加操作面板)。
以下视频提供了一个简短的演示:https://youtu.be/itbVLFm0FKQ
可用形态操作的列表
- 低帽过滤(imbothat)计算形态学关闭的图像(使用imclose ')，然后从原始图像减去结果
- 清晰的边界(imclearborder)抑制连接到图像边界的光结构
- 形态学关闭(imclose)在形态学上关闭图像:膨胀后出现侵蚀
- 扩张映像(imdilate)
- 侵蚀图像(imerode)
- 填充区域(imfill)填充图像中的洞，洞被定义为被较轻像素包围的深色像素区域
- H-maxima变换(imhmax)抑制图像中高度小于H的所有极大值
- H-mminima变换(imhmin)抑制深度小于H的图像中的所有极小值
- 形态学开(imopen)形态学上的开放图像:侵蚀后出现扩张
- 上流社会的过滤(imtophat)计算图像的形态开口(使用imopen)，然后从原始图像中减去结果
强度剖面
生成图像数据的强度剖面。可以通过两种方式获取配置文件:
- 行
- 任意的
对于强度轮廓，建议使用测量长度的工具．
柱状图
显示图像强度的直方图，详见imcontrastMatlab的函数。